La maintenance prédictive (PdM) est une stratégie qui aide les entreprises à maintenir leurs équipements en bon état en estimant les pannes grâce à la collecte et à l'analyse de données. Cette stratégie exige une surveillance continue de l'état des machines et des améliorations basées sur les données pour obtenir des résultats optimaux. Cependant, sa mise en œuvre n'est pas sans difficultés.
La mise en place d'un programme de maintenance prédictive dans une usine de fabrication peut contribuer à réduire les coûts de maintenance et les temps d'arrêt. Toutefois, les fabricants doivent réfléchir à la manière concrète de mettre en œuvre cette solution.
Dans cet article, nous aborderons les difficultés courantes liées à la maintenance prédictive auxquelles les entreprises manufacturières peuvent être confrontées avant et après l'application de cette stratégie.
La mise en œuvre de la maintenance prédictive repose sur des capteurs qui surveillent l'état des machines et des objets connectés qui collectent des données en temps réel. Ces informations sont traitées par des algorithmes d'apprentissage automatique et des modèles d'intelligence artificielle afin d'identifier les tendances et les anomalies susceptibles d'entraîner des dysfonctionnements et des retards de production. Une stratégie de maintenance prédictive permet à l'équipe de maintenance d'analyser les corrélations entre les états actuels et antérieurs et d'anticiper les pannes potentielles.
Cependant, avant d'y parvenir, les usines de fabrication doivent relever ces défis communs :
L'idée de s'appuyer sur des modèles prédictifs peut être nouvelle pour certaines usines de production. L'application de tels modèles implique une modification des processus. Et les individus sont généralement réceptifs au changement, à condition d'y être associés.
Par exemple, les employés d'une usine peuvent donner leur avis sur les améliorations possibles du nouveau logiciel, identifier des pistes d'amélioration de la gestion des données ou se sentir responsables de la mise en œuvre du programme. Ils accepteront ainsi plus facilement les changements.
L'adoption des technologies de maintenance prédictive nécessite un changement de culture, qui commence généralement par une poignée de passionnés naturellement réceptifs à la nouveauté.
En mettant en place un système de maintenance prédictive, vous investissez sur le long terme. Les bénéfices se font sentir avec le temps.
Il existe une idée fausse selon laquelle le moyen le plus simple de réduire les coûts de maintenance dans une usine consiste simplement à optimiser le nombre d'employés et à réduire le nombre d' équipes. Les conséquences d'une telle gestion de la maintenance à court terme peuvent être désastreuses pour les coûts totaux, et des problèmes commencent à apparaître au bout d'un an ou deux en raison d'un mauvais entretien des équipements.
Les variations des coûts de maintenance sont liées à la fois à la qualité des activités et à la production. Améliorer la fiabilité des équipements permet de réduire les coûts, mais une réduction des coûts n'améliore pas la fiabilité. Les coûts de maintenance ne peuvent être réduits rapidement car l'amélioration de la fiabilité des équipements prend du temps .
L'embauche de nouveaux techniciens n'est pas directement proportionnelle à la résolution des problèmes de maintenance.
Par exemple, si vous devez effectuer un grand nombre de réparations d'urgence, vous mettez en œuvre une maintenance réactive : vous réparez l'équipement après la survenue d'une panne. Cependant, cette approche ne permet pas de réduire le nombre de réparations d'urgence ni les temps d'arrêt qui peuvent en résulter.
En revanche, le principal avantage de la maintenance prédictive est de prévoir ces incidents avant qu'ils ne surviennent et d'en alerter le service de maintenance.
Sans système de gestion de la maintenance, les employés ne pourraient pas surveiller d'importants volumes de données ni analyser les tendances pour identifier les problèmes d'équipement. En revanche, la mise en œuvre d'un programme de maintenance prédictive leur permettrait de savoir quand planifier la maintenance grâce à l'analyse des données.
Il faut en moyenne 12 minutes à un technicien pour rechercher des informations sur les interventions précédentes dans les dossiers papier et 4 minutes pour rédiger un rapport d'intervention . Et ce ne sont là que quelques exemples des procédures de maintenance consignées sur support papier.
L'utilisation d'un système d'analyse prédictive automatise toutes ces tâches et permet aux techniciens de gagner du temps qu'ils peuvent consacrer à la maintenance et à la réparation proprement dites.
La plupart des organisations pensent que le passage au zéro papier engendrera des coûts supplémentaires liés à l'achat de nouveaux logiciels, de matériel et à la formation. Cependant, après cet investissement initial , les entreprises constatent généralement un retour sur investissement complet dans les 18 premiers mois.
De nombreux responsables de la maintenance commettent l'erreur d'activer le programme de maintenance prédictive en une seule fois, une fois que tout est correctement connecté, sans tenir compte des processus et procédures associés.
Cela engendre souvent un afflux d'alarmes et d'ordres de travail qui submergent les équipes de maintenance. Le traitement de ces nombreuses alertes peut conduire à négliger des défaillances critiques. Ceci peut potentiellement nuire au succès du programme en raison du mécontentement des équipes de maintenance et de leur réticence à l'utiliser.
Ce problème peut être résolu en définissant des priorités dans le logiciel de maintenance prédictive. Ainsi, le système chargera automatiquement les interventions les plus critiques en premier lieu, permettant aux techniciens de les traiter par ordre d'importance.
Les entreprises manufacturières doivent garder à l'esprit que l'adoption d'une solution de maintenance prédictive n'est pas une solution miracle pour garantir la fiabilité de la production. Il s'agit simplement d'un outil, certes très utile, mais qui ne peut à lui seul améliorer la fiabilité de l'usine.
Si la productivité d'une usine s'améliore après un changement de logiciel, c'est grâce à l'effet synergique de la mise en œuvre de meilleurs flux de travail, des changements de comportement des employés et de données logicielles de meilleure qualité.
L'adoption d'un logiciel de maintenance peut parfois s'avérer complexe, entraînant une faible utilisation du système. Certains employés peuvent être réticents, et le logiciel n'est utile que si tous y adhèrent. Ce problème peut être résolu par une formation plus approfondie, notamment pour le personnel le plus ancien, et en faisant preuve de patience envers les techniciens de maintenance jusqu'à ce qu'ils maîtrisent son utilisation.
L'un des principaux avantages de la maintenance prédictive réside dans sa capacité à reproduire et à déployer à plus grande échelle l'approche intuitive des techniciens de maintenance expérimentés. Un technicien qualifié est capable d'identifier les bruits inhabituels des machines ou les anomalies des manomètres. La perte de savoir-faire institutionnel due au départ à la retraite d'employés précieux souligne d'autant plus le rôle crucial de l'IA pour relever ce défi.
Cependant, l'objectif de l'IA n'est pas de remplacer l'expertise des ingénieurs de maintenance, mais de réduire la charge de travail manuelle nécessaire à une maintenance efficace. Face à la pénurie de main-d'œuvre et à la demande croissante de production, il est crucial de renforcer les ressources des équipes de maintenance. Cela leur permet de se concentrer moins sur la tenue de registres manuels et les analyses de base, et davantage sur la résolution des problèmes concrets rencontrés en usine.
Si votre usine s'apprête à mettre en place un système de maintenance prédictive, ces défis pourraient vous être utiles pour prendre une décision éclairée.
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